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天津大学_lfw_非线性回归 logistic regression_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

天津大学_lfw_非线性回归 logistic regression_中国AI数据

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mension(3),Dimension(38912)]) tf.reshape具有一个特殊值,可用于表示,使用剩余的所有尺寸。在此示例代码中,-1用于将最后的合并层重塑为一个巨型秩一张量。将池层展平后,可以将其与两个完全连接的层结合使用,这两个层将当前网络状态与预测的狗的种类相关联。 #weight_init参数也可以接受可调用对象,此处使用lambda返回指定了stddev的截断的#。 hidden_layer_three = tf.contrib.layers.fully_connected( flattened_layer_two, 512, weight_init = lambda i,dtype:tf.truncated_normal([38912,512],stddev = 0.1),activation_fn = tf.nn.relu ) #删除一些神经元,从而降低了它们在模型中的重要性hidden_layer_three = tf.nn.dropout(hidden_layer_three,0.1) #此输出是前一层与可训练的120个不同dog b之
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